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摘要：本发明公开了一种基于ACO优化CNN‑GRU组合神经网络的变压器热点温度预测方法，包括如下步骤：获取目标变压器的负载率、顶层油温和环境温度；对负载率、顶层油温和环境温度进行归一化处理；将归一化处理后的负载率、顶层油温和环境温度输入到基于ACO算法优化后的CNN‑GRU模型中，输出目标变压器的热点温度预测值。该方法通过建立CNN‑GRU组合神经网络作为热点温度预测模型，结合蚁群算法ACO算法全局寻优出网络的最佳权值和阈值，消除其易陷入局部最优的缺陷，进一步提高模型预测精度，实现对变压器热点温度的预测。
主权项：1.一种基于ACO优化CNN-GRU组合神经网络的变压器热点温度预测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、获取目标变压器的负载率、顶层油温和环境温度；S2、对所述负载率、顶层油温和环境温度进行归一化处理；S3、将归一化处理后的负载率、顶层油温和环境温度输入到基于ACO算法优化后的CNN-GRU模型中，输出所述目标变压器的热点温度预测值。
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百度查询： 西南石油大学 一种基于ACO优化CNN-GRU组合神经网络的变压器热点温度预测方法
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